图像拼接是图像界的热点问题之一，在图像识别，无人飞机，航拍图像分析等各个领域都有广泛的应用。本文对图像拼接及其相关技术进行了研究，主要包括特征的检测和提取、基于点特征的匹配、图像的融合等。　　 航拍图像序列自动拼接是指将一组内容上相关的航拍图像自动拼接为一幅能够更为全面描述场景内容的全景图像的过程。鉴于视觉系统中存在的分辨率与视场范围之间的固有矛盾，为了保证较高的分辨率，单幅的航拍图像对应的场景区域通常较小，不利于准确、全面地观察和分析地面场景。而航拍图像自动拼接技术正是解决这一问题的有效途径。与其他图像的拼接过程一样，航拍图像拼接主要包括配准和镶嵌两个步骤，其中的核心是图像配准。经过多年发展，人们已经提出了很多配准方法，如灰度相关法、相位相关法、基于特征的方法等。其中，基于特征的方法首先在两幅输入图像中分别提取具有不变性的特征点，然后通过搜索比较得到一组匹配的特征点对，并利用这些特征对之间的对应关系估计出全局变换参数，最后借助估算出的变换模型将两幅图像校正到同一平面上，从而实现配准。　　 根据匹配和图像拼接的需求，特征检测方法需要特征定位的精度较高，能很好地检测出所需特征，并具有对于灰度变化、图像形变以及遮挡等都有较好的鲁棒性。本文研究了著名的Harris算子和Susan算子。由于航拍序列各帧图像之间存在较大差异，因而常用的基于特征的配准方法适用性较差，对此，提出利用SIFT特征来实现准确、稳健的航拍图像配准。进一步的，提出一种基于视觉特征的色彩融合方法以取得平滑的镶嵌效果。最后，通过对真实航拍序列进行拼接实验验证了所提方法的有效性。